DeepSeek V4.1 Flash
Rede Neural
DeepSeek V4.1 Flash é um modelo MoE esparso da DeepSeek com arquitetura Causal Encoder-Decoder, API DeepSeek para tarefas em lote.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 384 000 tokens
- Níveis de raciocínio
- nenhum, baixo, alto, max
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona DeepSeek V4.1 Flash?
DeepSeek V4.1 Flash é um modelo MoE (mixture-of-experts) esparso da DeepSeek e o primeiro com arquitetura Causal Encoder-Decoder: apenas uma parte dos especialistas é ativada em cada etapa, com 8B de parâmetros ativados na entrada. A variante batch foi projetada para execução de tarefas em lote, quando a resposta não é necessária instantaneamente, mas sim via fluxo. No BotHub, o modelo funciona sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos e por uso, apenas pelos tokens consumidos, que não expiram. Na mesma janela, você encontra mais de 250 redes neurais: alterne e compare respostas. Uma API unificada compatível com OpenAI permite trocar de modelo em sistemas multimodelo sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas com AES-GCM, e empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para rotular e classificar grandes volumes de documentos, processar lotes de gerações repetitivas para catálogos de produtos, analisar solicitações de suporte, preparar rascunhos de código e correções de erros, ou processar logs e exportações agendadas.Perguntas frequentes sobre DeepSeek V4.1 Flash
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto da DeepSeek com contexto superior a um milhão de tokens: adequado para trabalhar com código, refatoração e depuração, análise de documentos longos, análise de dados e tarefas STEM. Você pode enviar texto, documentos e imagens, e o modo em lote é conveniente para processar grandes volumes de solicitações repetitivas.
O limite de saída é de até 131.072 tokens por resposta, o que é suficiente para um documento técnico volumoso, um grande módulo de código ou uma análise detalhada. Além disso, o contexto comporta até 1.048.576 tokens, permitindo carregar materiais de origem na íntegra.
Sim, o modo de raciocínio é suportado: o modelo analisa a tarefa passo a passo antes de fornecer o resultado. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de requisitos e busca de erros em código, onde a sequência de conclusões é mais importante que a velocidade.
Sim, o modelo funciona com function calling e saída estruturada em JSON. Isso permite criar agentes e pipelines, conectar ferramentas externas e obter respostas previsíveis para parsing. O BotHub oferece uma API unificada compatível com OpenAI, portanto, não será necessário reescrever a integração.
Segundo nossos dados, o modelo aceita texto, documentos e imagens: você pode enviar um screenshot, esquema, PDF ou um arquivo de código volumoso e solicitar uma análise. O suporte a áudio e vídeo não está indicado para este modelo; o resultado é fornecido em texto.
Os modelos DeepSeek tradicionalmente lidam bem com solicitações em vários idiomas, embora não tenhamos medições específicas por idioma em nossos dados. Recomendamos testar o modelo com suas tarefas no BotHub: acesso sem VPN, pagamento em rublos por uso de tokens.